FR 2699347 A1 19940617 FR 9215027 A 19921214 DESCRIPTION Domaine technique La présente invention concerne un procédé et un dispositif d'extraction d'un signal utile d'extension spatiale finie à chaque instant et variable avec le temps. Etat de la technique Les procédés de l'art connu, permettant d'extraire un signal utile d'un signal reçu par un ou plusieurs capteurs peuvent se distinguer selon le nombre de capteurs mis en jeu On peut ainsi diffé- rencier les procédés monodimensionnels et les procédés multidimensionnels avec ou sans référence bruit. Dans les procédés monodimensionnels l'information issue d'un capteur unique ne permet d'utiliser que des méthodes de filtrage classiques (temporelles ou fréquentielles) La couverture d'une zone pour la surveillance ne peut se faire qu'en déplaçant le capteur, ce qui peut poser des problèmes pratiques difficiles à résoudre En particulier, l'environnement proche du capteur peut être perturbateur, car ce dernier doit être intégré dans un système de transport. L'extraction d'un signal utile est optimale (avec un seul signal) par la technique du filtrage adapté lorsque le bruit additif est blanc Cette condition, rarement remplie, peut être approchée après une opération préliminaire de préblanchiement. Néanmoins, le filtrage n'utilise pas la propriété de cohérence spatiale des bruits et reste sous-optimal par rapport à toutes les méthodes multicapteurs qui peuvent tirer parti des propriétés de prédictabilité spatiale du bruit. Les procédés monodimensionnels peuvent être illustrés par une application dans le domaine magnétique: les méthodes et applications décrites dans la thèse de l'Institut National Polytechnique de Grenoble ( 1979), intitulée "Traitement en temps réel du signal issu d'une sonde magnétométrique pour la détection d'anomalies magnétiques" de R Blanpain,10 réalisent un enregistrement spatio-temporel du champ magnétique Un capteur unique est déplacé sur la zone à surveiller Il enregistre le bruit géomagnétique, le bruit géologique (car la sonde est ici en mouvement rapide) et un éventuel signal utile La technique15 bien connue du filtrage adapté est ensuite mise en oeuvre pour éliminer au mieux les bruits altérant le signal utile et réaliser une détection Cette méthode est optimale dans le cas o le bruit accom- pagnant le signal est blanc, ce qui n'est pas le cas20 ici Un préblanchiement est donc nécessaire avant tout filtrage Le préblanchiement est néanmoins difficile pour des raisons de non-stationnarité des bruits En pratique, le filtre blanchisseur moyen ou auto-adaptatif ne réalise donc qu'une opération25 sous-optimale Des résidus non blancs de bruit géoma- gnétique subsistent et perturbent les opérations de filtrage adapté. Dans de tels procédés monodimensionnels, la séparation réalisée est ainsi limitée parce qu'elle ne peut réaliser de filtrage spatial étant donné l'unicité du capteur de mesure Les propriétés de cohérence spatiale des fluctuations géomagnétiques ne sont pas exploitées Ce procédé peut être efficacement complété par le système proposé dans l'invention, qui permet de réaliser un filtrage efficace des signaux bruts d'entrée, en utilisant leurs propriétés spatiales. Dans les procédés multidimensionnels, les techniques sont nombreuses Elles sont unifiées au sein de la théorie générale du traitement des signaux multidimensionnels, par exemple dans l'article intitulé "Modèles et traitements de signaux multidimensionnels" de JL Lacoume ("Traitement du Signal", volume 5, n 2, 1988) On dégage celles qui10 semblent représentatives et trouvent une application pour la résolution du problème posé ci-dessus Le cas de la détection magnétique illustre les applications On classe les procédés selon la présence d'une "référence de bruit" En effet, le fait de15 connaître un ou plusieurs capteurs n'enregistrant que le bruit est un avantage dont les techniques de soustraction de bruit tirent parti Il faut remarquer que jusqu'à présent, les réseaux magnétiques ont été peu employés et les traitements qui suivent encore20 très peu mis en oeuvre sur des signaux magnétiques. D'autres domaines tels la détection-localisation acoustique, en font déjà largement usage. Avec des références bruit: ces procédés utilisent un ensemble de capteurs appelés "référence bruit" qui n'enregistrent que du bruit, par exemple à proximité de la zone à surveiller Il faut au moins autant de références bruit que de bruits indépendants. Les capteurs de référence peuvent mesurer un phénomène physique de nature différente de celle du signal utile30 (il est possible de filtrer un signal magnétique à l'aide d'un signal d'un capteur de pression, par exemple, si ces deux signaux ont une corrélation). Les fonctions de transfert des capteurs "référence bruit" aux capteurs signal utile sont identifiées. Le bruit est ainsi prédit puis soustrait du signal total Ces procédés de soustraction de bruit sont décrits de façon comp Lète dans l'article de D Baudois, C Servière et A Silvent, intitulé "Soustraction de bruit Analyse et synthèse bibliographiques" ("Traitement du Signal", volume 6, n 5, 1989). Ils ne sont généralement que rarement applicables en contexte opérationnel pour la détection de réseau, car ils supposent de connaître l'ensemble des capteurs bruit seul Cette hypothèse n'est pas faite dans le procédé de l'invention: la trajectoire de la cible magnétique, par exemple, n'est pas connue à l'avance et l'information de partitionnement de l'ensemble des capteurs E n'est pas disponible Il est montré, en outre, que la soustraction de bruit n'est pas robuste aux erreurs de partitionnement des capteurs en capteurs bruit seul et capteurs utiles. Un tel procédé n'est donc pas adapté au problème posé mais reste néanmoins optimal lorsque le groupe de capteurs utiles Esu et le groupe de capteurs bruit Eref sont fixes et connus a priori. Sans référence bruit: la seconde classe de systèmes de séparation de signaux est encore basée sur les propriétés de cohérence spatiale et d'indépen- dance des sources Lorsque tous les capteurs reçoivent du signal utile ou que l'ensemble des capteurs bruit seul n'est pas connu, tous les capteurs jouent a priori le même rôle Les procédés classiques de traitement d'antenne permettent de réaliser un filtrage de la somme des signaux cohérents spatialement de façon à atténuer des bruits spatialement blancs (c'est-à-dire totalement incohérents en espace) Par hypothèse, les signaux doivent être stationnaires ou lentement évolutifs La séparation obtenue est d'autant meilleure que le nombre de capteurs est élevé Ces procédés ne sont pas applicables simplement en détection magnétique car le gain en rapport signal à bruit est trop faible pour être satisfaisant, les réseaux magnétiques comportant peu de capteurs, et le signal utile n'étant ni blanc spatialement, ni cohérent spatialement. Enfin, les procédés de traitement par exploitation des statistiques d'ordres supérieurs ou égaux à deux permettent de réaliser une séparation aveugle d'une combinaison linéaire de filtres de q signaux sources parvenant sur N capteurs en se basant uniquement sur la propriété d'indépendance des sources. Ils sont un prolongement des procédés de traitement d'antenne aux ordres statistiques supérieurs à deux, et sont encore fondés sur l'hypothèse de stationnarité des signaux De plus, le traitement des signaux large bande nécessite des développements théoriques importants On considère ici un signal utile de type impulsif, à extension temporelle limitée, certain, et aux propriétés non- stationnaires et à large bande qui n'est pas adapté à ces techniques. Ainsi, les procédés de traitement par exploitation des statistiques d'ordres supérieurs ou égaux à deux sont peu adaptés au traitement des réseaux magnétiques de par le faible nombre de capteurs mis en oeuvre et par la non-stationnarité extrême du signal utile. Exposé de l'invention L'invention a pour objet de réaliser: la détection d'un signal utile d'extension spatiale finie et variable avec le temps; la séparation de bruits additifs cohé- rents spatialement et à extension grande devant celle du signal utile. Elle propose à cet effet un procédé d'extraction d'un signal utile d'extension spatiale finie et variable avec le temps par un réseau de N capteurs, N étant plus grand ou égal à 3, recevant ce signal utile additionné de q bruits additifs cohérents spatialement, q étant inférieur à N, ledit procédé comprenant les étapes suivantes: une étape d'acquisition des signaux bruts sur la sortie de chaque capteur; une étape de filtrage passe-bande desdits signaux pour se restreindre à la bande de fréquence des signaux utiles; une étape de numérisation desdits signaux filtrés; caractérisé en ce qu'il comprend ensuite: une étape de calcul des signaux d'erreur de prédiction spatiale du bruit pendant laquelle: a) on choisit un capteur particulier du réseau de N capteurs; b) on répartit les N-1 capteurs restants en groupes de même taille comprenant q capteurs, un même capteur pouvant appartenir à plus d'un groupe, et on admet un groupe pour construire un signal d'erreur de prédiction si les q signaux du groupe sont indépendants; c) pour chaque groupe admissible de q capteurs, on construit une prédiction spatiale du signal du capteur choisi à l'étape a) de la façon suivante: q fonctions de transfert propres au groupe admissible choisi de q capteurs et au capteur choisi à l'étape a) sont construites à l'aide des éléments des fonctions de transfert intercapteurs caractéris- tiques de la répartition des bruits à chaque instant, et appliquées respectivement aux signaux des capteurs du groupe admissible de q capteurs considéré, Les q signaux ainsi construits sont combinés pour chaque groupe, pour construire Le signal de prédiction du capteur choisi à L'étape a); d) le signal de prédiction du capteur choisi à l'étape a) est comparé par un opérateur de comparaison au signal du capteur choisi à L'étape a), pour construire un signal d'erreur de prédiction sur Le capteur choisi à l'étape a); une étape d'analyse des signaux d'erreur de prédiction de manière à réaliser la détection du signal utile et sa séparation des q bruits additifs. Avantageusement l'étape d'analyse comprend: une étape de calcul des indices de détection; une étape de génération, à chaque instant, d'une partition de L'ensemble des capteurs en un ensemble de capteurs recevant du signal utile et du bruit et un ensemble de capteurs ne recevant que du bruit, et de pondérations qui correspondent à cette partition; une étape de projection pondérée constituée de deux sous-étapes: une première sous étape d'association de la pondération ainsi calculée au signal de chaque capteur correspondant pour générer N signaux pondérés; une seconde sous étape d'application d'une méthode de traitement d'antenne aux N signaux pondérés pour effectuer une séparation espace source/espace bruit, connaissant des fonctions de transfert des bruits, les N signaux de l'espace bruit étant les estimées du signal utile présent dans chaque voie du signal initial. Avantageusement les étapes a), b), c) et d) sont réalisées simultanément pour les N capteurs et les groupes admissibles de q capteurs du réseau et ce à chaque instant. Avantageusement, préalablement à l'étape de calcul des signaux d'erreurs de prédiction spatiale du bruit, on réalise une estimation des fonctions de transfert caractéristiques de la propagation des bruits à chaque instant à l'aide d'un extrait d'enregistrement du signal du réseau pendant lequel aucun signal utile est présent. Dans différentes réalisations particu- lières, on a l'une ou plusieurs des caractérisiques suivantes: pendant l'étape de calcul des signaux d'erreur de prédiction spatiale du bruit la combinaison de q signaux est une addition; pendant l'étape de calcul des signaux d'erreur de prédiction spatiale du bruit la comparaison du signal de prédiction du capteur choisi au signal dudit capteur choisi est une soustraction; pendant l'étape d'association de la pondération au signal du capteur correspondant on utilise une multiplication. Le procédé de l'invention permet d'utiliser l'information supplémentaire pertinente relative au partitionnement de l'ensemble des capteurs en deux sous-ensembles: le sous-ensemble des capteurs bruit seul et le sous-ensemble des capteurs utiles. L'intérêt de ce procédé est qu'il reste robuste à d'éventuelles erreurs de partitionnement car il réalise une moyenne (propriété du traitement d'antenne), contrairement aux procédés de soustraction de bruit, qui nécessitent un partitionnement certain des capteurs (ce qui est généralement indisponible pour les réseaux magnétiques par exemple) et qui sont peu robustes aux erreurs de classement. Par rapport aux procédés classiques de traitement d'antenne, le partitionnement permet d'éviter des erreurs grossières en rejetant de façon automatique les capteurs suspectés de recevoir du signal utile On réduit considérablement (dans des proportions dépendantes de la qualité de l'estimateur des fonctions de prédiction spatiale et de la cons- truction des indices de détection) les artéfacts dus à la projection d'une partie du signal utile dans l'espace bruit géomagnétique par exemple La qualité d'éventuels traitements ultérieurs du signal utile, comme par exemple l'application de méthodes de localisation de la source du signal utile, est ainsi nettement améliorée. Ainsi la projection pondérée pilotée par système expert se situe entre les procédés de soustraction de bruit, peu robustes aux erreurs de partitionnement mais à bon rapport signal à bruit, et les procédés de traitement d'antenne classiques, robustes mais générant des artéfacts importants en sortie Le procédé de l'invention réalise un filtrage incorporant à chaque instant les capteurs qui ne reçoi- vent que du bruit, cumulant l'avantage d'un bon rapport signal à bruit en sortie et une bonne robustesse. L'invention concerne également un dispo- sitif d'extraction d'un signal utile d'extension spatiale finie et variable avec le temps d'un signal comprenant ce signal utile additionné de q bruits additifs cohérents spatialement et à extension grande devant celle du signal utile, caractérisé en ce qu'il comprend un réseau de N capteurs, N étant plus grand ou égal à 3, N supérieur strictement à q, ces N capteurs étant suffisamment espacés pour que le signal utile ne puisse pas toucher tous les capteurs à la fois, la zone surveillée par chaque capteur du réseau ne contenant pas tous les autres capteurs, ces N capteurs étant suivis de N modules de filtrage, de N modules de numérisation, d'un module de calcul des signaux d'erreur de prédiction spatiale du bruit, d'un module de calcul des indices de détection, d'un module système expert temps réel, et d'un module de projection pondérée. Avantageusement le réseau de capteurs peut être constitué de capteurs de nature différente; la complémentarité des mesures permettant ainsi de réaliser une meilleure détection d'un phénomène physi- que par ses différents effets (de pression, électromagnétique, acoustique). Chaque capteur peut être un "gradient-mètre", c'est- à-dire constitué de plusieurs capteurs faiblement espacés et de même nature entre lesquels on effectue une différence. Avantageusement les N capteurs sont suffisamment espacés pour que le périmètre de détection de chaque capteur du réseau ne contienne pas tous les capteurs à la fois L'espace maximum intercapteurs peut être de l'ordre de deux fois la portée d'un capteur. Le procédé et le dispositif de l'invention 1 1 peuvent être mis en oeuvre sur tous les types de signaux de réseau, s'ils sont modélisables suivant les hypothèses définies précédemment Il est alors possible de séparer les deux sources: signal cohérent et signal incohérent et à extension spatiale limitée. Le système expert peut être adapté à tous les types de signaux et recevoir des informations a priori supplémentaires pour fournir une partition la plus proche possible de la réalité Les réseaux monosen- soriels de toutes natures de capteurs (acoustiques, sismiques, électriques, pression,) peuvent être traités Les réseaux multisensoriels (plusieurs natures de capteurs en même temps) peuvent être traités suivant un procédé similaire. Plusieurs signaux utiles d'origines indé- pendantes peuvent être présents sur le réseau en même temps Le signal utile reconstruit est alors la somme des signaux utiles des différentes sources. On remarque que la notion de cohérence spatiale peut exister pour des signaux de nature diffé- rente Par exemple, un signal de pression peut être relié à un signal magnétique par un transfert linéaire. Lorsque les relations entre signaux n'existent pas mathématiquement ou sont difficilement calculables, elles ne peuvent être intégrées dans la matrice des fonctions de transfert, mais elles peuvent être incorporées dans le système expert. Le procédé et le dispositif de l'invention ont de multiples applications industrielles, et notam- ment: la détection de dispositifs magnétiques en mouvement sur une zone donnée; la détection de mauvais fonctionnement de capteurs en réseau; la surveillance de sites industriels, d'aéroports, de lieux de passage; la surveillance d'activité volcanique; le contrôLe de la migration de fluides dans des structures géologiques. Brève description de dessins La figure 1 illustre schématiquement le dispositif de l'invention; la figure 2 illustre plus précisément un module du dispositif de l'invention dans un mode préféré de l'invention dans le cas o les fonctions de transfert sont linéaires et pour un nombre de bruits indépendants q égal à 1; la figure 3 représente un organigramme illustrant le procédé de l'invention; les figures 4 à 9 illustrent un exemple de réalisation. Exposé détaillé de modes de réalisation Le procédé de l'invention a pour objet de permettre de traiter un signal de réseau et de séparer un ou plusieurs phénomènes physiques mesurables sous forme d'un signal utile, qui s'additionnent éven- tuellement aux bruits du réseau. Les phénomènes physiques mis en jeu peuvent être de nature quelconque si les hypothèses suivantes sur le signal utile et sur les bruits qui accompagnent sa mesure sont respectées: le signal utile est d'extension spatiale finie; les q bruits additifs sont cohérents spatialement et à extension grande devant celle du signal utile. Le signa L utile doit toucher un sous-ensemble Esu(t) (sous-ensemble nommé "signal utile" de cardinal v, t désignant le temps) de l'ensemble E des N capteurs Esu(t) est inconnu et peut être variable avec le temps Les bruits additifs doivent être cohérents spatialement, c'est-à-dire qu'il existe des combinaisons des signaux de q capteurs calcu Lant le bruit parvenant sur les autres capteurs. Dans un mode de réalisation particulier o les fonctions de transfert sont des filtres linéaires, ces modes de transmission sont stockés dans une matrice de fonctions de transfert Les propriétés de cohérence peuvent être stationnaires, et donc la matrice des transferts constante au cours du temps, ou non- stationnaires Dans ce dernier cas, le dispositif de l'invention doit pouvoir accéder à La matrice des transferts dont l'évolution doit être calculable à chaque instant. Les capteurs peuvent être de nature diffé- rente (magnétique, pression, température,) pour un même réseau Un réseau multisensoriel permet de détecter un phénomène physique par ses différents effets. Dans la suite de la description, pour illustrer le fonctionnement du procédé de l'invention, on considèrera à titre d'exemple le domaine de la détection magnétique de sources mobiles, le dispositif considéré étant constitué de N capteurs magnétiques fixes ou en mouvement lent disposés sur la zone à surveiller et d'un circuit de traitement Un réseau multisensoriel pourrait compléter la mesure magnétique par des mesures de pression, permettant une détection plus certaine. Le procédé de l'invention permet de séparer les signaux reçus sur l'antenne et de désigner les capteurs qui reçoivent le signal utile Ici la cohé- rence spatiale des signaux de bruit est assurée par l'existence de filtres linéaires de prédiction du bruit entre les capteurs. Un objet magnétique en déplacement à proxi- mité d'un ensemble de capteurs magnétiques génère un signal utile qui s'ajoute aux signaux magnétiques naturels A proximité de la surface de la terre, le champ magnétique mesuré se compose de la superpo- sition de signaux vectoriels générés par trois sources: un signal fixe en temps et en espace sur les dimensions des zones considérées Il est modé- lisé grossièrement par le champ d'un dipôle placé le long d'un axe de direction légèrement différente de celui de la terre Des modèles plus fins existent. Selon la précision requise, le modèle choisi est plus ou moins fin Pour les tailles de zones envisagées ici, on considère ce signal comme constant en temps et espace Son module est très grand vis-à-vis des autres signaux enregistrés; un signal variable en espace uniquement (pour les intervalles de temps considérés) généré par la géologie locale (locale: c'est-à-dire de distance géologie-capteur de l'ordre de grandeur de la zone à surveiller) appelé champ géologique Le mouvement d'un capteur dans ce champ variable en espace génère un signal temporel appelé bruit géologique; un signal variable en temps et en espace généré par les courants ionosphériques et appelé bruit géomagnétique ou fluctuation géomagnétique. Il faut ajouter à cette énumération le signal utile qui est variable en temps et en espace et dont l'extension spatiale est plus faible que la zone surveillée Les propriétés des trois sources sont détaillées pour montrer que l'on se ramène à un réseau à deux signaux conformes aux hypothèses faites précédemment. Le champ de Gauss terrestre statique est filtré par un passe- haut. On considère ici que la vitesse de déplace- ment des capteurs est suffisamment proche de 0 pour que la plus grande fréquence possible du bruit géolo- gique se trouve hors de la bande susceptible de recevoir le signal utile Il peut donc être éliminé par un filtrage fréquentiez passe bande. Le troisième signal, c'est-à-dire le bruit géomagnétique, a la propriété d'être cohérent en espace Berdichevski et Zdhanov, dans un article intitu Lé "Advanced Theory of Deep Magnetic Sounding" (Elsevier 1984), par exemple, montrent qu'il existe des fonctions de transfert intercapteurs permettant de réaliser une prédiction spatiale des fluctuations géomagnétiques d'un endroit à un autre de la zone. Sur des lieux favorables, ces fonctions de transfert (ou filtres linéaires) sont des filtres identité. Pour les dimensions des réseaux envisagés, et la bande de fréquence d'étude, le bruit géomagnétique mesuré en un point r est égal à la somme des filtrées de deux composantes indépendantes de ce champ mesuré en un point r'. Les fluctuations géomagnétiques sont semblables à l'effet produit par une onde plane primaire qui vient exciter un milieu conducteur. Dans le cas général, on note q le nombre de degrés de liberté de l'onde primaire Egbert, dans une thèse intitulée "A Multivariate Approach to the Analysis of Geomagnetic Array Data" (Université de Washington, 1987), par exemple, montre que q= 2 pour les fluctuations géomagnétiques L'onde primaire a deux degrés de liberté dans le cas des ondes planes Dans certains cas pratiques et pour de faibles distances, il est courant d'admettre que l'onde plane est peu déformée. Le bruit géomagnétique est alors considéré comme identique partout dans l'espace d'étude pour un même instant C'est un cas particulier important du modèle précédent pour lequel les fonctions de transfert sont scalaires (et non à deux dimensions) et unitaires. Les capteurs mesurent donc les fluctuations géomagnétiques, qui ont des propriétés de cohérence spatiale, ainsi qu'un éventuel signal utile qui ne peut concerner qu'un faible nombre de signaux des N capteurs à la fois La détection magnétique de sources mobiles est donc un problème conforme à celui que veut résoudre l'invention avec q= 2 La matrice de fonctions de transferts peut ici être identifiée par l'estimation de la matrice interspectrale du réseau, en l'absence de signal utile. Le dispositif et le procédé de l'invention utilisent les propriétés de cohérence spatiale des fluctuations géomagnétiques ainsi que la propriété d'extension spatiale limitée du signal utile. L'invention est décrite en suivant l'exemple de la détection magnétique mais reste une solution générale aux problèmes d'autre nature tant que les hypothèses sur le signal et les bruits, définies précédemment, restent vraies. Comme représenté sur la figure 1, le dispositif selon l'invention, d'extraction d'un signal utile d'extension spatiale finie et variable avec le temps d'un signal comprenant ce signal utile additionné de q bruits additifs cohérents spatialement comprend un réseau de N capteurs, N étant plus grand ou égal à 3 et supérieur strictement à q, suivis de N modules 11 de filtrage et de N modules 12 de numérisation. Un module 13 de calcul de signaux d'erreur de prédiction spatiale du bruit reçoit les signaux issus de ces modules 12 de numérisation, ainsi que d'un module 14 de mémorisation des fonctions de transfert Il est connecté à un module 21 de détection du signal utile qui peut contenir un module de calcul des indices de détection dont les voies de sortie proportionnelle, intégrale, dérivé, et de reconnaissance de forme, pour chaque signal d'erreur, sont entrées dans un module système expert temps réel. Ce module 21 reçoit également des informations d'un module 22 dans lequel est mémorisée la position des capteurs, laquelle varie au cours du temps. Un module 23 de projection pondérée reçoit des informations des modules 12 de numérisation, du module 14 de mémorisation des fonctions de transfert, et du module 21 pour délivrer un signal cible SC et un signal bruit géomagnétique BG. Le module élémentaire d'un système expert est représenté plus précisément à la figure 2. Pour savoir si les indices de détection de sortie proportionnelle P (voie 16) et/ou dérivée D (voie 17) et/ou intégrale I (voie 18)réalisent une détection d'un signal d'erreur non nul pour un couple donné de capteurs (p,i), une porte OU 31 reçoit les voies P,I,D du module 15 correspondant à ce couple. On procède de la même façon pour les indices de détection de sortie proportionnelle (voie 16 ') et/ou dérivée (voie 17 ') et/ou intégrale (voie 18 ') du couple (p,i+ 1) Ces portes OU 31 délivrent des indices de détection Al (p,i) et A 1 (p,i+ 1) et tous les couples A 1 que l'on peut former avec le capteur de rang p, chacun de ces indices A 1 permettant de répondre à la question: se passe-t-il quelque chose sur le couple considéré ? Ces portes OU 31 sont connectées à un module "VOTE" 32, qui réalise une moyenne géométrique, délivrant un indice de détection AN(p). Les traits mixtes 15 expriment la généralisation aux autres couples de capteurs. N modules "INFER" 33 reçoivent les indices AN( 1) AN(p) AN(k) AN(N) pour réaliser une opération de type lie_court (d) =( 3/i" 3 + d 3, o une cible. Pour obtenir un bon fonctionnement les N capteurs doivent être placés selon quelques règles: Eref(t) (groupe capteurs bruit) ne doit jamais être vide pour obtenir les meilleures perfor- mances Les mesures doivent donc être réalisées sur une surface suffisamment grande pour que le périmètre de détection de chaque capteur du réseau ne contienne pas tous les autres capteurs à la fois Si cette condition n'est pas remplie, le procédé tend vers les procédés classiques de traitement d'antenne Il continue donc à réaliser un filtrage mais perd en performance, et le signal utile estimé contient des artefacts d'autant plus grands que le nombre de capteurs est petit. Le maillage réalisé par les capteurs doit être assez fin pour détecter le signal utile sur toute la zone de surveillance Ceci conduit à un espace maximum intercapteurs de l'ordre de deux fois la portée (distance maximale de détection) d'un capteur Si cette condition n'est pas respectée, une source peut être présente sur la zone sans générer de trace sur les signaux enregistrés. Les capteurs peuvent être de nature diffé- rente pour un même réseau. Chaque capteur peut être constitué de plusieurs capteurs faiblement espacés et de même nature entre lesquels on effectue la différence. La matrice des fonctions de transfert est primordiale pour les étapes de traitement en contexte opérationnel IL s'agit "d'apprendre" ou de "donner" au système les fonctions de transfert du bruit. Ces fonctions de transfert traduisent la propriété de cohérence spatiale des bruits Cette matrice permet de réaliser une prédiction spatiale du bruit parvenant sur le capteur i à partir de la mesure des bruits parvenant sur les q autres capteurs formant un groupe admissible Dans le cas particulier o q=l, et/ou les fonctions de transfert sont des filtres linéaires, la diagonale de la matrice des fonctions de transfert de dimension Nx N est remplie de fonctions identité, et il reste Nx(N 1) fonctions de transfert remplissant les éléments non connus de la matrice Dans le cas général, si les fonctions de transfert sont connues ou calculables, elles sont directement injectées dans le module fonction de transfert de la figure 1 (par exemple pour la détection magnétique en milieu géologique tabulaire, q=l et ces fonctions sont unitaires) Dans le cas contraire, les fonctions de transfert peuvent être identifiées à l'aide d'un modèle de propagation et d'un extrait de signal de réseau en l'absence de signal utile. Par exemple, pour des fonctions de transfert de la famille des filtres linéaires, la matrice interspectrale peut être estimée comme défini dans la thèse de Claudine Turcat-Latombe intitulée "Détection et caractérisation des signaux à plusieurs composantes à partir de la matrice interspectrale" (Université Scientifique et Médicale et Institut National Polytechnique de Grenoble, 19 novembre 1982). Toutes les propriétés de propagation du bruit sont comprises dans cette matrice q pourrait aussi être estimé à cette étape Il est nécessaire de disposer d'un temps d'enregistrement sans cible sur le réseau assez long pour réaliser une bonne identification des propriétés du milieu. En conclusion, cette étape préliminaire à la phase opérationnelle de détection et de filtage permet de mémoriser le mode de propagation spatial du bruit Dans le cas o le bruit se propage selon un mode non-stationnaire, il faut à tout moment pouvoir estimer la matrice des fonctions de transfert. Le traitement mis en oeuvre sur les N capteurs va à présent être détaillé: il se place à mi-chemin entre les procédés de soustraction de bruit et le traitement d'antenne. Le procédé de l'invention comprend les étapes suivantes: une étape préliminaire 45 comportant: une étape 42 d'acquisition des signaux bruts sur la sortie de chaque capteur, une étape 43 de filtrage passe- bande desdits signaux pour se restreindre à la bande de fréquence des signaux utiles, une étape 44 de numérisation desdits signaux filtrés; une étape 46 de calcul des signaux d'erreur de prédiction spatiale du bruit pendant laquelle: a) on choisit un capteur particulier du réseau de N capteurs; b) on répartit les N-1 capteurs restants en groupes de même taille comprenant q capteurs, sachant qu'un même capteur peut appartenir à plus d'un groupe, et on admet un groupe pour construire un signal d'erreur de prédiction si les q signaux du groupe sont indépendants; c) pour chaque groupe admissible de q capteurs, on construit une prédictionspatiale du signal du capteur choisi à l'étape a) de la façon suivante: q fonctions de transfert propres au groupe admissible choisi de q capteurs et au capteur choisi à l'étape a) sont construites à l'aide des éLéments des fonctions de transfert intercapteurs caractéris- tiques de la répartition des bruits à chaque instant et appliquées respectivement aux signaux des capteurs du groupe admissible de q capteurs considéré, les q signaux ainsi construits sont combinés pour chaque groupe, pour construire le signal de prédiction du capteur choisi à l'étape a); d) Le signal de prédiction du capteur choisi à l'étape a) est comparé par un opérateur de comparaison au signal du capteur choisi à l'étape a), pour construire un signal d'erreur de prédiction sur le capteur choisi à l'étape a); une étape d'analyse des signaux d'erreur de prédiction de manière à réaliser la détection du signal utile et sa séparation des q bruits additifs, comprenant: une étape 48 de calcul des indices de détection, une étape 49 de génération, à chaque instant, d'une partition de l'ensemble des capteurs en un ensemble de capteurs recevant du signal utile et du bruit et un ensemble des capteurs ne recevant que du bruit, et des pondérations qui correspondent à cette partition; une étape 50 de projection pondérée constituée de deux sous-étapes: * une première sous-étape d'association pour chaque capteur de la pondération ainsi ca Lculée au signal du capteur correspondant pour générer N signaux pondérés, * une seconde sous-étape d'application d'une méthode de traitement d'antenne aux N signaux pondérés pour effectuer une séparation espace source/espace bruit, connaissant des fonctions de transfert des bruits, les N signaux de l'espace bruit étant les estimées du signal utile présent dans chaque voie du signal initial. Avantageusement les étapes a), b), c) et d) peuvent être réalisées simultanément pour les N capteurs et les groupes admissibles de q capteurs du réseau et ce à chaque instant. Pendant l'étape préliminaire 45, les N signaux bruts sont récupérés sur la sortie des capteurs, puis filtrés passe-bande pour se restreindre à la bande de présence d'un éventuel signal utile. On note ck(t) les signaux bruts filtrés et numérisés. A ce stade, les signaux sont une somme d'un éventuel signal utile et du bruit géomagnétique. Le modèle des signaux reçus (après filtrage de la première étape et après transformée de Fourier) est pour l'exemple de la détection magnétique (transferts linéaires intercapteurs): C(v) = F (v) B(v) + Bu W(V) 4 (V) F,'(v> B lorsque l'onde plane primaire n'est pas déformée). Butile(V) est le signal utile à extraire. Pour des transferts non-linéaires, on généralise les relations données ci-dessus en rem- plaçant les filtrages linéaires par l'application des opérateurs de transfert. Pendant l'étape 46 de calcul des erreurs de prédiction, le traitement utilise la propriété de cohérence spatiale du bruit On suppose que par un traitement antérieur, ou grâce à une connaissance a priori, les fonctions de transfert sont connues. Par exemple, pour des transferts linéaires, elles peuvent être identifiées par calcul de la matrice interspectrale formée sur le réseau puis extraction d'une matrice de N-q lignes par q colonnes appelée propagateur, tel que décrit dans un article de J. Munier intitulé "L'identification de fronts d'ondes corrélés et distordus" ("Traitement du Signal", volume , n* 2, 1988) et permettant de réaliser une prédiction du signal parvenant sur les N-q capteurs à partir de q autres On peut donc prédire le bruit sur un capteur à partir d'un paquet de q autres capteurs. Le nombre de toutes les combinaisons de q capteurs parmi N possibles sur le réseau est Cq Cependant, seules les combinaisons pour lesquelles les q signaux sont non-liés peuvent fournir un propagateur Ces groupes non-liés sont nommés "groupes admissibles". Par exemple les fluctuations géomagnétiques sur le signal du capteur k(k> q) peuvent être prédites à partir des signaux des q premiers capteurs par: q A p p cy)5 M WP ki (V)C v) o p e l 1,CN_ 1 | est un entier désignant une combi- naison valide de q capteurs parmi les N-1. P Ri désigne l'élément de la kième ligne, iième colonne de la matrice PP, laquelle matrice désigne un propagateur associé à p. Cette matrice PP(N-q lignes, q colonnes) peut être générée pour chaque groupement possible q de q capteurs parmi N-1, soit CN_ 1 combinaisons poten- tielles Il faut encore en effet que les q signaux de la pième combinaison choisie soient non liés et forment donc un groupe admissible. Pour des transferts non linéaires, l'ex- pression ci-dessus est modifiée en remplaçant le filtre PP par l'opérateur de la matrice de transfert inter- capteurs reliant le signal i au signal k, pour le pième groupement de q sondes. Il est donc possible d'établir une erreur de prédiction sur chaque capteur pour tous les groupes admissibles de q capteurs parmi N-1 C'est cette information qui va permettre de détecter un éventuel fonctionnement anormal d'un capteur sur les N. Pendant l'étape 47 de décision pour le partitionnement, on propose une méthode de "partition- nement flou" des capteurs en deux groupes: le groupe capteurs utiles Esu(t), o sont regroupés les capteurs suspectés de recevoir du signal utile, c'est-à-dire ceux dont le comportement ne correspond pas aux prédictions, et le groupe capteurs bruit seul Eref(t) qui regroupe les capteurs qui semblent ne recevoir que le bruit spatialement cohérent IL est possible d'établir d'autres partitionnements selon des critères différents, mais le principe de base est identique. Cette information est générée par un système expert temps-réel sous forme d'un coefficient (t) d'autant plus proche de I que le capteur appar- tient à l'ensemble des capteurs bruit seul et d'autant plus proche de O que le capteur est suspecté de recevoir le signal utile Cette étape de décision qui comprend deux phases successives: une phase 48 de calcul des indices de détection puis une phase 49 de partitionnement reçoit en entrée les signaux des erreurs de prédiction spatiale intercapteurs qui peuvent être traités par un système expert temps réel. La première phase met en forme les signaux d'erreur temporels en une information traitable par la seconde phase qui réalise effectivement la décision sous forme d'un vecteur 3 On donne ci-après un exemple de réali- sation de ces deux phases et on l'illustre par l'exemple de la détection magnétique. Pendant la phase 48 de calcul des indices de détection, les signaux d'erreur de prédiction sont traduits par le module de calcul des indices de détection qui sert à traduire les signaux d'erreur en une information traitable par le système expert, appe Lée indice de détection et étant significatif de l'existance ou non d'un signal d'erreur de prédiction. Par exemple, pour chaque signal d'erreur, et à chaque instant, on calcule quatre indices de détection sortant sur une voie proportionnelle à l'erreur P, une voie dérivée D, une voie intégrale I, et une voie de reconnaissance de forme S Selon une méthode bien connue de détection décrite dans l'article de H L Van Trees intitulé "Detection, Estimation and Modulation Theory" (Ed John Whitey and Sons, 1968), la probabilité que le signal considéré (P, I, D ou S) soit non nul peut être calculée On donne à chaque instant, une borne inférieure et une borne supérieure de cette probabilité qui constitue un des indices de détection dont le système expert dispose Cette méthode de description d'une information incertaine par un couple de probabilités est décrite dans la thèse de J D Piques (thèse de l'Institut National Polytechnique de Grenoble, 29 janvier 1992, "Systèmes experts en contexte opérationnel; optimisation des performances et traitement de connaissances incertaines"). Ce couple est formé de la probabilité minimun de l'évènement et de la probabilité maximum de l'évènement Par exemple, le couple l 0,1 l signifie une complète ignorance, L 1,1 l signifie que l'évènement est certain, l 0,0 signifie une impossibilité complète Les couples intermédiaires à ces trois cas extrêmes donnés permettent de dire si l'évènement est "plutôt certain", ou "plutôt impossible" et le degré de certitude de l'affirmation, lequel degré est assimilé à la différence entre la borne supérieure et la borne inférieure de la probalité (cf thèse de J D Piques) Si la sortie du module de calcul des indices de détection, voie P, est égale à l 0 12,0 35 I, par exemple, on peut en déduire que l'évènement correspondant au signal d'erreur de prédiction nul de cette voie proportionnelle est plutôt certain Une sortie de l 0 8,0 95 1 signifie que cet évènement est "plutôt impossible" de façon quasi certaine Des équivalences linguistiques sont fournies dans la thèse de J D Piques, citée ci-dessus, pour quelques cas auxquels il est possible de se rattacher. Les indices issus des voies P, I et D se complètent mutuellement pour établir les meilleures conditions de détection d'une erreur non nulle L'indice issu de la voie S est propre à la détection de signaux magnétiques multipolaires Il permet donc de réaliser une détection d'un signal multipolaire Cette information semble à elle seule supérieure aux trois autres, mais elle ne fournit des réponses valables qu'avec un retard non négligeable. Dans la phase 49 de partitionnement, la combinaison des quatre indices de détection peut se réaliser comme représenté sur la figure 2 qui détaille le contenu du système expert temps réel Tous les opérateurs sont décrits dans la thèse de J D Piques précédemment cité. Dans un premier temps, les indices des voies P, I et D relatifs au signal d'erreur de prédiction fourni par le couple de capteurs (p,i) * sont combinés dans un OU (A 1 (p,i) sur la figure 2). Al(p,i) contient l'information relative à l'évènement: "le signal d'erreur de prédiction fourni par le couple de capteurs (p,i) est non nul" Cette étape est réalisée pour tous les signaux d'erreur. Pour déduire le comportement d'un capteur particulier p, on effectue dans un second temps, une comparaison de tous les indices A 1 (p, i) formés avec le capteur p Cette combinaison est réalisée par un opérateur de VOTE, qui donne priorité aux indices Al(p,i) nuls En effet, si le capteur p reçoit du signal utile, à un instant t, les signaux d'erreur de prédiction formés avec ce capteur seront tous non nuls S'il ne reçoit pas de signal utile, seuls les signaux d'erreur de prédiction formés avec Les signaux des capteurs recevant du signal utile seront non nu Ls. L'opérateur VOTE doit décider dans le second cas que le capteur p ne reçoit pas de signal utile et qu'il doit être rangé dans le sous- ensemble capteurs bruit Ere F La sortie de cet opérateur est AN(p). AN(p) représente (toujours sous forme d'un intervalle de probabilité) l'information relative à l'évènement: "le capteur p reçoit un signal qui s'additionne au bruit" Ce signal est attribuable à un parasite de transmission et/ou à un défaut de fonctionnement du capteur p et/ou au signal utile. La construction de AN_topo(p) tient compte des indices de détection AN( 1), AN(N) des capteurs voisins: si le phénomène physique détecté est magnétique, il devrait également atteindre les capteurs voisins avec un degré de certitude d'autant plus grand que les capteurs sont proches Pour des réseaux multisensoriels, l'information de détection sur un type de capteur peut être prise en compte à cette étape, pour la transmettre sur un autre type de capteur. Les informations AN( 1) AN(N) sont transformées par un opérateur INFER 33 (triangle vers le bas) pour réaliser le calcul de A Ntopo INFER permet de donner un poids d'autant plus important à l'indice de détection d'un capteur que la distance entre ce capteur et le capteur p est faible Cette opération est faite grâce à la fonction lie_court(d) qui paramètre l'opérateur INFER: liecourt(d) = 3/ \ 3 +d 3 a dépendant de la portée du capteur d: distance entre le capteur p et un autre capteur considéré compris dans le (N-l) autres capteurs. Les signaux obtenus à partir des indices de détection AN(p) déterminés à chaque instant ainsi modifiés sont ensuite confrontés dans un opérateur JOIN, cet opérateur réalisant un consensus conjonctif sur les informations qui Lui sont données en entrée. A Ntopo(p) représente l'information relative à l'événement "le capteur p et ses voisins reçoivent un signal qui s'additionne au bruit". Ces deux dernières étapes sont réalisées de façon similaire pour l'indice de détection de forme S Pour la construction de Al_forme(p), le pouvoir de vote de chaque signal d'erreur de prédiction est d'autant plus fort que les capteurs sont éloignés. Ceci évite de donner de l'importance à des signaux d'erreur de prédiction éventuellement composés sur plusieurs capteurs enregistrant du signal utile simultanément et qui pourraient perturber l'indice de détection de forme Ceci est réalisé par des opérateurs INFER paramétrés par l'opérateur lielong(d) = 1 lie_court(d) Le reste du traitement est identique et l'on construit AN_forme_topo(p). Enfin, les informations AN_forme_topo(p) et AN_topo(p) sont confrontées pour calculer l'indice de détection "cible (p)" relatif à l'événement, "le capteur p enregistre un signal utile" en suivant le raisonnement: AN_topo(p) est nécessaire à cible(p) mais pas suffisant, et AN_forme_topo(p) est suffisant mais non nécessaire. En conclusion, le système expert permet de réaliser un partitionnement flou des capteurs en deux groupes: le sous-ensemble des capteurs bruit seul et le sous-ensemble capteur utile. Cette information peut être ensuite tra- duite en un seul coefficient 1 p(t) d'autant plus proche de 1 que le capteur p appartient au premier sous-ensemble et d'autant plus proche de O qu'il est suspecté d'appartenir au second Dans l'étape suivante, l'information de partitionnement fp(t) est incorporée au module de traitement d'antenne pondéré. Pendant l'étape 50 de projection pondérée constituée d'une sous- étape d'association de pondération et d'une sous-étape d'application d'une méthode de traitement d'antenne pondéré, le signal utile multipolaire reçu sur l'antenne n'est pas adapté aux techniques de traitement d'antenne à filtres linéaires, car il n'a pas de cohérence spatiale. Les fluctuations géomagnétiques sont des signaux appartenant à un espace de dimension 2 et dont la puissance est généralement plus importante que le signal utile à extraire Par leurs propriétés de cohérence spatiale, elles sont adaptées aux hypothèses classiques de traitement d'antenne Globalement, le signal du réseau se compose donc de la somme d'un signal cohérent en espace (les fluctuations géomagnétiques) plus des perturbations touchant quelques capteurs (le signal utile) Les hypothèses classiques en traitement d'antenne (bruit stationnaire, gaussien, blanc spatialement) ne sont pas vérifiées ici Tout se passe comme si les capteurs de l'ensemble des capteurs utiles donnaient des mesures très fausses et perturbatrices pour les estimateurs classiques. Pendant la sous-étape d'association de la pondération, le procédé de l'invention atténue les signaux issus des capteurs appartenant à l'ensemble des capteurs utiles par les coefficients / p(t), avant l'application des techniques de traitement d'antenne bien connues La séparation se réalise par cette "projection pondérée" du signal de réseau sur L'espace signal identifié par La matrice des transferts inter- capteurs La projection d'un signal de réseau sur Le sous- espace signal est une opération bien connue qui génère des artefacts (dus aux signaux utiles) lorsqu'elle est appliquée aux signaux magnétiques. La projection pondérée permet d'atténuer la contri- bution des capteurs recevant du signal utile Les capteurs contribuent donc tous à l'estimation du bruit géomagnétique dans la mesure de la grandeur du coefficient > qui leur est associé. La projection pondérée réalise les opérations de: pondération Cêo = t)C) o Stk) = y N St) projection sur le sous-espace signal: YPV XE k(V) C (Yj Eip(y) o l ú Eip(V) est la pième composante du iième vecteur propre de la matrice interspectrale, ^ Bp(v) est l'estimée du bruit géomagnétique sur la pième voie, Ck(v) est la transformée de Fourier de Ck(t) précédemment obtenue, q est la dimension du sous-espace signal (q=l ou 2 pour les signaux magnétiques) et est le nombre de bruits indépendants et cohérents spatialement, N est le nombre de capteurs du réseau. Pour les transferts non-linéaires les opérateurs de filtrage ci-dessus sont remplacés par les opérateurs de la matrice des transferts inter- capteurs. La matrice interspectrale doit être calcu Lée par un estimateur pour un réseau sans signal utile pour que l'orientation des vecteurs propres ne soit pas perturbée L'estimateur est obtenu selon des méthodes décrites dans l'article de J L Lacoume intitulé "ModèLes et traitements de signaux multidimensionnels" ("Traitement du signal", volume , NO 2, 1988) et dans la thèse de Claudine Turcat-Latombe citée précédemment Cet apprentissage des propriétés de propagation du bruit permet de construire les filtres réalistes de prédiction par construction des propagateurs, et les vecteurs propres proches de la réalité pour la projection dans l'espace signal (également espace bruit géomagnétique). La qualité de l'estimateur est primordiale pour la justesse du calcul des signaux erreurs de prédiction et de la projection pondérée Dans des cas simples (fonctions de transfert unité par exemple), il n'est pas nécessaire de calculer la matrice interspectrale et l'on peut donc supposer pour généraliser que la connaissance des fonctions de transfert est donnée a priori. La notion d'ordre dans les vecteurs propres est classiquement celle qui les ordonne de 1 à N selon la taille décroissante des valeurs propres qui leur sont associées (celui qui a la plus grande valeur propre associée est le premier, celui qui est associé à la plus petite valeur propre est le Nième). Ainsi l'étape 50 de projection pondérée permet d'incorporer dans le filtrage spatial l'information supplémentaire floue que peut fournir le système expert sur la partition de l'ensemble des capteurs Ceci permet d'éviter les erreurs d'esti- mation du bruit géomagnétique en réduisant l'influence des capteurs utiles. Dans un exemple de réalisation, le dispo- sitif de l'invention est appliqué à un réseau magné- tique de cinq capteurs fixes disposés à terre sur une surface d'environ 0 25 Km 2 Les capteurs utilisés sont constitués par des sondes à résonance magnétique nucléaire à mesure du module du champ Deux tranches de signaux sont enregistrées: la première est un enregistrement bruit géomagnétique seul de 256 secondes qui permet d'estimer les propriétés, ici très simples, de propagation du bruit géomagnétique La seconde est un enregistrement de 256 secondes superposant le bruit géomagnétique et un signal utile généré par un passage d'un dipôle dans le champ des capteurs: sur la figure 4 sont représentées les courbes 51 à 55 pour chacune de ces sondes de l'amplitude A exprimée en nanotesla (n T) en fonction du numéro n d'échantillon Sur la figure 4, les différentes courbes sont décalées de, 0,25 n T les unes par rapport aux autres de façon à pouvoir les distinguer Dans la réalité, elles sont superposées Il en est de même pour les signaux des figures 6, 7, 8 et 9 La trajectoire 56 de passage du dipôle est représentée sur la figure 5, la position des cinq capteurs étant donnée en des points C 1 à C 5 La flèche N est la direction du nord. Les étapes de traitement sont réalisées sur le second enregistrement avec l'estimateur de la matrice interspectrale obtenu avec la première tranche On constate qu'ici q=l (c'est-à-dire qu'il n'y a qu'un seul bruit spatialement cohérent qui parvient sur l'antenne) suffit puisque les fluctuations géomagnétiques se recopient d'un capteur à l'autre, comme l'identifie la matrice interspectrale (une seule valeur propre est non nulle sur toute la bande de fréquence d'étude) Les propagateurs utilisés sont donc des fonctions identité et les signaux d'erreur spatiale sont des différences intercapteurs. Les indices de détection P, I et D sont calculés en utilisant un modèle du signal d'erreur de prédiction spatial de probabilité gaussienne classiquement utilisé en détection à deux écarts types: le premier donne la probabilité inférieure de l'évènement: "le signal d'erreur de prédiction est non nul" et le second la probabilité supérieure de ce même évènement Ces probabilités inférieure et supérieure sont calculées pour les signaux P, I et D Les couples P-,P+l sont représentés sur la figure 6pour l'exemple des signaux P (Cette figure 6 représente les voies 16 de la figure 2) L'indice de forme S dont on dispose ici est l'énergie du signal en sortie de filtrage adapté On a donc choisi par exemple un modèle de probabilité d'une loi du > 2 ou khi deux. Les indices de détection sont ensuite traités par un système expert similaire à celui repré- senté sur la figure 2 Les decisions de partition sont données pour AN(p) et AN_topo(p) et sont repré- sentées sur les parties A et B de la figure 7. Enfin, les décisions de partition finales correspondant à l'indice, cible (p) pour p variant de 1 à N, Lesque L Les sont représentées sur La figure 8, sont intégrées dans l'étape de projection pondérée et Les résultats sont représentés sur La figure 9. Sur cette figure 9 les courbes en pointillés correspondent aux méthodes classiques de traitement d'antenne, et les courbes en traits pleins correspondent aux résultats obtenus avec l'invention. La courbe formée d'une succession de croix correspond au résultat de la soustraction de bruit dans le cas o on connaît la référence Seuls trois signaux correspondant aux capteurs 1, 2, 3, sur les cinq sont représentés Deux d'entre eux (signal 1 et signal 3) reçoivent du signal utile de façon visible Le troisième (signal 2) reçoit également un signal dipolaire, comme le montre la voie S qui délivre les indices de détection multipolaires, mais est invisible à l'oeil Les autres signaux présentent peu d'intérêt. Les résultats peuvent être comparés à la méthode classique de traitement d'antenne sans pondération et aux signaux obtenus par soustraction du signal délivré par la sonde 4, que l'on considère ici comme une référence de bruit, c'est-à-dire que l'on se place dans des conditions telles que la sonde 4 ne voit pas de signal utile Cette soustraction de bruit génère le signal optimal déterminé à partir des données du problème telles que les conditions de réalisation auquel on peut comparer les résultats Les signaux utiles obtenus sont bien meilleurs que ceux calculés par traitement d'antenne sans pondération et les performances atteignent presque celle de la soustraction de bruit. REVENDICATIONS 1 Procédé d'extraction d'un signal utile d'extension spatiale finie et variable avec le temps par un réseau de N capteurs, N étant plus grand ou égal à 3, recevant ce signal utile additionné de q bruits additifs cohérents spatialement, q étant inférieur à N, comprenant les étapes suivantes: une étape ( 42) d'acquisition des signaux bruts sur la sortie de chaque capteur; une étape ( 43) de filtrage passe-bande desdits signaux pour se restreindre à la bande de fréquence des signaux utiles; une étape ( 44) de numérisation desdits signaux filtrés; caractérisé en ce qu'il comprend ensuite: une étape ( 46) de calcul des signaux d'erreur de prédiction spatiale du bruit pendant laquelle: a) on choisit un capteur particulier du réseau de N capteurs; b) on répartit les N-1 capteurs restants en groupes de même taille comprenant q capteurs, sachant qu'un même capteur peut appartenir à plus d'un groupe, et on admet un groupe pour construire un signal d'erreur de prédiction si les q signaux du groupe sont indépendants; c) pour chaque groupe admissible de q capteurs, on construit une prédiction spatiale du signal du capteur choisi à l'étape a) de la façon suivante: q fonctions de transfert propres au groupe admissible choisi de q capteurs et au capteur choisi à l'étape a) sont construites à l'aide des éléments des fonctions de transfert intercapteurs caractéristique de la répartition des bruits à chaque instant et appliquées respectivement aux signaux des capteurs du groupe admissible de q capteurs considéré, Les q signaux ainsi construits sont combinés pour chaque groupe, pour construire le signal de prédiction du capteur choisi à l'étape a); d) le signal de prédiction du capteur choisi à l'étape a) est comparé par un opérateur de comparaison au signal du capteur choisi à l'étape a), pour construire un signal d'erreur de prédiction sur le capteur choisi à L'étape a); une étape d'analyse des signaux d'erreur de prédiction de manière à réaliser la détection du signal utile et sa séparation des q bruits additifs. 2 Procédé selon la revendication 1, carac- térisé en ce que l'étape d'analyse comprend: une étape ( 48) de calcul des indices de détection; une étape ( 49) de génération, à chaque instant, d'une partition de l'ensemble des capteurs en un ensemble de capteurs recevant du signal utile et du bruit et un ensemble des capteurs ne recevant que du bruit, et des pondérations qui correspondent à cette partition; une étape ( 50) de projection pondérée constituée de deux sous-étapes: une première sous-étape d'association pour chaque capteur de la pondération ainsi calculée au signal du capteur correspondant pour générer N signaux pondérés, une seconde sous-étape d'application d'une méthode de traitement d'antenne aux N signaux pondérés pour effectuer une séparation espace source/espace bruit, connaissant des fonctions de transfert des bruits, les N signaux de l'espace bruit étant les estimées du signal utile présent dans chaque voie du signal initial. 3 Procédé selon la revendication 1, carac- térisé en ce que les étapes a), b), c) et d) sont réalisées simultanément pour les N capteurs et les groupes admissibles de q capteurs du réseau et ce à chaque instant. 4 Procédé selon la revendication 1, carac- térisé en ce que préalablement à l'étape de calcul des signaux d'erreur de prédiction spatiale du bruit, on réalise une estimation des fonctions de transfert caractéristiques de la propagation des bruits à chaque instant à l'aide d'un extrait d'enregistrement du signal du réseau pendant lequel aucun signal utile est présent. Procédé selon la revendication 1, carac- térisé en ce que, pendant l'étape de calcul des signaux d'erreur de prédiction spatiale du bruit, la combinaison des q signaux est une addition. 6 Procédé selon la revendication 1, carac- térisé en ce que, pendant l'étape de génération des signaux d'erreur de prédiction spatiale du bruit, la comparaison du signal de prédiction du capteur choisi au signal dudit capteur choisi est une soustraction. 7 Procédé selon la revendication 1, carac- térisé en ce que, pendant l'étape d'association de la pondération au signal du capteur correspondant, on utilise une multiplication. 8 Dispositif d'extraction d'un signal utile d'extension spatiale finie et variable avec le temps d'un signal comprenant ce signal utile additionné de q bruits additifs cohérents spatialement, caractérisé en ce qu'il comprend un réseau de N capteurs, N étant plus grand ou égal à 3 et supérieur strictement à q, ces N capteurs étant suivis de N modules de filtrage ( 11) et N modules de numérisation ( 12), d'un module ( 13) de calcul des signaux d'erreur de prédictions spatiale du bruit, d'un module ( 21) de détection du signal utile, d'un module ( 23) de projection pondérée. 9 Dispositif selon la revendication 8, caractérisé en ce que le réseau est constitué de capteurs de nature différente, la complémentarité des mesures permettant ainsi de réaliser une meilleure détection d'un phénomène physique par ses différents effets (de pression, électromagnétique, acoustique, 10 Dispositif selon la revendication 8, caractérisé en ce que chaque capteur peut être un "gradient-mètre", constitué de plusieurs capteurs faiblement espacés et de même nature entre lesquels on effectue la différence. 11 Dispositif selon la revendication 8, caractérisé en ce que les N capteurs sont suffisam- ment espacés pour que le périmètre de détection de chaque capteur du réseau ne contienne pas tous les capteurs à la fois. 12 Dispositif selon la revendication 8, caractérisé en ce que l'espace maximum intercapteurs est de l'ordre de deux fois la portée d'un capteur.